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在當今數據泛濫的時代，數據分析已不再僅僅停留于表面，而是深入到洞察與結論的層面。正如古人所言，“工欲善其事，必先利其器”，數據分析師們要想在數據的海洋中撈出真正的珍珠，就必須掌握一套高效的分析框架。本文將從數據評價、異常歸因到行動建議，全方位解析如何提煉數據中的“Insight”，為企業決策提供有力支持。

加入咨詢公司（MBB之一）這兩年，感受最深的就是不管是給老板匯報還是給客戶匯報，最核心的一點就是你的Insight（洞察或結論是什么）。在做數據數據分析或業務研究時，你不僅要給出數據結果的事實，還需要給出你自己基于數據得到的結論和建議，這才是你的價值，也就是需要具備描述數據是什么，數據怎么樣，為什么會這樣，我們該如何做的一整套分析框架。那么，在日常數據分析工作中，你的“Insight”來自于哪里呢？

一、數據怎么樣是數據分析的基礎

當下大家都比較注重健康，畢竟需要為祖國健康工作50年，拿到體檢報告后，如果只是給了你一堆血糖、血脂、尿酸、BMI等指標的數值，你啥也看不懂。而如果標注了某一指標高了或者低了的箭頭，你就知道這一項有問題了，需要找醫生解讀下這個白細胞數指標超標代表啥意思。

同樣，對于數據指標體系要想可以給到業務用戶提供指導建議，必不可少的就是指標好壞的評價標準。只告訴老板昨天DAU 100W沒有任何意義，還需要他自己判斷100W業務到底正常還是出了問題。因此，數據指標體系必須包含不同指標的好壞的評價標準，一般來說常用的有：

和歷史比

同比：（本期-去年同期）/去年同期，適用于發展穩定的業務形態，今年和去年對比看下是否持續增長環比：（本期-上期）/上期，適合分析近期的變化，可以從日

環比，衍生出對比本周一對比上周一，本月1號對比上月1號的月環比，可以反應短周期內業務動作是否起到了正向作用，適合監控快速變化的業務場景

和歷史峰值比，是否完成自我超越，取得新的里程碑，用于做一些團隊激勵，如銷售管理場景

和歷史均值對比（近7天、近30天等），考慮一些特殊日期、或者活動的影響，以均值作為參考線，拉齊異常點的影響

和目標比

目標完成度：指標實際值/目標值，一般來說企業經營管理都需要設置自上而下量化管理的KPI指標，年度、季度、月度等，1個億的小目標不是人人都可實現，但是腳踏實地影響獎金的的KPI還是要時刻緊盯的。

和同行比

不患寡而患不均，打績效分獎金的時候怎樣服眾，常用的就是你張三做的沒有李四好，所以李四是A，你是B。所以可以和平級對比，比如部門平均、中位數等，衍生出可以在更大范圍內的對比，比如行業內。

和預警值比

過去指標閾值設置以來業務經營為主，比如業務確定GMV同比波動超過50%算異常，隨著大模型應用的成熟，可以依賴算法模型，充分考慮季節周期、營銷活動、天災人禍等各種因素，設定更加智能化的參考標準。

二、為什么會這樣是洞察結論的前提條件

有了指標的好壞評價標準后，當分析監控發現昨天GMV下降50%，遠高于近期常規表現以及去年同期（排除業務季節性和周期性規律），這個時候就需要結合指標體系的分析方法進一步歸因是哪里出了問題，這里面就涉及到維度拆解，和關聯指標分析。

維度拆解

多維分析是異常歸因分析最常用的分析方法之一，是一種從整體到局部的思想，按照業務流程或組織拆分數據指標支持的分析維度，如產品類型、區域、省份、渠道等，逐個拆分看是否某一維度才，存在明顯的維度值貢獻的異常數值比例較大，目前很多BI工具的智能歸因分析基于基尼系數進行維度的拆解，就是這個思想。

指標拆解

在指標體系構建時，我們會把有相關關系的指標進行分類組合，例如電商黃金公式GMV=UV*轉化率*客單價，當GMV下降異常時，按照指標拆解的思路，可以是否是某一細分指標存在明顯變化。指標拆解的思路早期在財務領域又叫杜邦分析方法。

三、我們該如何做是主要的洞察結論

業務對數據分析的期望是可以通過數據分析幫助他們發現商業機會或行動改善建議，也就是“So What”，如果只是陳述了一堆數據事實，給不出結論性的建議，那你的分析就是沒有“Insight”的。所以，需要基于數據拆解和分析的過程，結合對業務的了解，給出可以落地執行的決策結論。比如，GMV環比下降50%，關聯指標拆分各項指標波動并無明顯差異，維度拆分時，發現是某一Top10城市下降嚴重，這時就需要了解競對（行業）、以及業務上，在這個城市做了哪些動作，最終了解發現，是競對新上了某一活動，將大量用戶切走了，這個時候，我們的建議是，防守端，如何避免用戶被切客，進攻端，怎樣進行競對用戶的拉取等。

同理，在做數據產品設計時，只是提供數據是什么，怎么樣，為什么只是滿足業務基礎的“生理需求”，結合AI大模型和分析經驗可以給出“如何做So What”,才能不斷產生更多創新價值。